- 一、前言
- 二、函数讲解
- 1、argmax()函数
- 2、参数
- 1)a
- 2)axis(可选)
- 3)out(可选)
- 3、返回值
- 4、注意
在数组里查找相同元素,返回索引的时候用到了该函数
二、函数讲解 1、argmax()函数老样子,我们先看看该函数下包含了哪些参数与返回值
英文版:
中文版:
argmax(a, axis=None, out=None)
2、参数 1)a我们使用的(输入)数组
2)axis(可选)沿轴使用(可选填,默认为数组的展平成一维形式,即0,1,2,3,4…等)
如果是沿着0轴,则返回每一列最大值的索引
如果是沿着1轴,则返回每一行最大值的索引
指定可以直接选择0轴,1轴或2轴等(如果有的话)
上个代码小例子
a = np.array([[6,0],
[2,9]])
print(np.argmax(a))
# 3 (把[[6,0],[2,9]]看成[6,0,2,9]。从0索引,第3个索引的元素最大)
print(np.argmax(a,axis=0))
# [0 1]
# 沿列看,第一列第0个位置(元素'6')最大,
# 沿列看,第二列第1个位置(元素'9')最大。依旧是从0开始索引)
print(np.argmax(a,axis=1))
# [0 1]
# 沿行看,第一行第0个位置(元素'6')最大,
# 沿行看,第二行第1个位置(元素'9')最大。依旧是从0开始索引)
3)out(可选)
如果提供这个参数,那么它的结果将被插入到这个数组中
但是out这个参数的赋值应该与当前数组a相同(维度和数据类型相同)
这里给大家上个小例子就明白了
3、返回值返回值是该数组中最大元素的位置,返回值的形式与axis有没有值有关系
4、注意如果一个数组中最大值个数不唯一
那么返回第一个最大值的索引
a = np.array([0,6,9,2,1,9])
print(np.argmax(a))
# 2(返回第一个最大值的索引)
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)